CBA球队场均得分影响因素的统计分析

发布时间：2021-01-18 16:59

　　本文采用3种统计方法对2016-2017赛季CBA联赛20支球队的比赛场均得分与9项技术统计指标进行了分析研究。首先,通过相关性检验,分析球队场均得分与各项技术统计指标之间的相关关系。接着,运用灰色关联分析法,分析球队场均得分与各项技术统计指标之间的关联程度。最后,通过建立球队场均得分的线性回归模型,利用最小二乘法估计回归参数,并运用逐步回归分析法对影响球队场均得分的因素进行多重共线性检验,对所建立的线性回归模型进行修正,剔除不显著因素,得到更为科学合理的回归方程,从而更直观地反映出影响球队场均得分的主要技术因素:投篮命中率、罚球命中率、场均篮板以及失误。运用分析结果,可使CBA各球队更清晰地自我评估,从而结合自身实际技术特点,制定更科学合理、更有针对性的训练计划和技战术方案,发挥优势,弥补不足,进而提升球队整体竞争力。 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：46 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
内容摘要
abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究内容和目标
    1.3 文献综述
    1.4 创新点与不足之处
第二章 灰色关联分析及回归分析概述
    2.1 灰色关联分析
    2.2 回归分析
    2.3 相关性检验
    2.4 多重共线性检验
第三章 球队场均得分影响因素分析
    3.1 球队场均得分与各项技术统计指标的相关性检验
    3.2 球队场均得分与各项技术统计指标的灰色关联分析
    3.3 球队场均得分对各项技术统计指标的线性回归分析
        3.3.1 球队场均得分回归模型
        3.3.2 球队场均得分回归模型的多重共线性检验
        3.3.3 球队场均得分回归模型的统计检验
第四章 结论
参考文献
附录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于逐步回归分析的CBA参赛球队整体进攻能力研究[J]. 孙红霞,殷学锋,杨彬.  长江大学学报(自科版). 2015(19)
[2]基于逐步回归分析的2011-2012年CBA常规赛前八强得分能力研究[J]. 张振东,蒋健涛,王敏娜.  河南师范大学学报(自然科学版). 2013(02)
[3]CBA2011-2012赛季常规赛得分与各项技术指标关系的回归分析[J]. 高铖,卢春根,许斌.  体育科技文献通报. 2013(01)
[4]CBA 2009-2010赛季广东队获胜因素分析[J]. 李帅东.  洛阳师范学院学报. 2011(05)
[5]2009—2010赛季CBA各队得分的回归分析[J]. 刘毅,蒋灿辉.  体育成人教育学刊. 2011(02)
[6]2009～2010年赛季CBA总决赛技术统计分析[J]. 刘毅.  安徽体育科技. 2011(01)
[7]CBA参赛球队得分结构与球队成绩排名的相关性研究[J]. 李雷.  中国体育科技. 2011(01)
[8]浅析外援对CBA联赛的作用及影响[J]. 王海军,王艳梅.  体育世界(学术版). 2010(12)
[9]多元回归在篮球投篮中的应用研究[J]. 仇法强.  甘肃联合大学学报(自然科学版). 2010(05)
[10]2008～2009赛季CBA总决赛广东获胜原因分析[J]. 尹贻伟.  军事体育进修学院学报. 2009(03)

硕士论文
[1]2011-2012赛季CBA决赛北京队夺冠因素分析[D]. 刘志东.广州大学 2013
[2]对07-08赛季CBA和NBA优秀小前锋竞技能力的比较研究[D]. 崔鑫.山东师范大学 2009



本文编号：2985308